《統計學習方法》 第二章 感知機 筆記

第二章 感知機 2.1 感知機模型 模型：從假設空間中找到的一個最優的 決策函數： 屬於判別模型 分離超平面：下圖 左下爲正例，右上爲負例 2.2 感知機學習策略 定義經驗損失函數極小化 損失函數的兩種選擇： 誤分類點的總數：但該函數不是參數w,b的連續可導函數 誤分類點到超平面S的總距離： 感知機採樣該策略，因爲該函數不是參數w,b的連續可導函數 上式的係數可去，因爲w,b分別乘了個係數之後，變

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